2026 ADP 필기 5과목 2장 1~4절 | 시각화 디자인·구현·접근성 — 핵심 이론
데이터위자드 ·
필기 · 핵심 이론
좋은 시각화는 표현 방식과 구현 품질이 함께 맞아야 합니다. 위치·길이·색의 인지 특성을 고려하고, 작은 화면·색각 차이·키보드·대체 텍스트에서도 핵심 정보가 전달되도록 설계합니다.
인코딩과 면적 · 색상 척도 · 단위와 레이블 · 재현 가능한 구현 · 접근성과 대체 정보
1. 인코딩과 면적
값을 위치·길이·크기·색에 연결합니다. 공통축 위치와 길이는 정확한 비교에 유리한 경우가 많습니다. 원의 면적은 반지름의 제곱에 비례합니다.
반지름과 면적을 혼동하면 차이가 과장됩니다.3D와 원근 장식을 줄이고 목적에 맞게 단순화합니다.
반지름 2배는 면적 4배다.
예제로 적용하기
반지름 3배면 면적은?
풀이와 판단 과정
결론: 9배
면적은 반지름의 제곱에 비례합니다.
2. 색상 척도
범주형은 구별, 순차형은 크기, 발산형은 중심의 양방향 차이를 표현합니다.0 기준 증감에 발산형을 검토할 수 있습니다.
색만으로 구분하지 말고 라벨·패턴·선 종류도 사용합니다. 글자와 배경 대비를 확보합니다.
발산형은 중심의 양방향 차이에 적합하다.
예제로 적용하기
전년 대비 음수·양수 변화를 표현한다. 후보는?
풀이와 판단 과정
결론: 0 중심 발산형
의미 있는 중심의 양방향 차이를 나타냅니다.
3. 단위와 레이블
단위·축 이름·기간·범례가 있어야 값을 해석합니다. 라벨 겹침을 줄이고 필요한 상세를 선택적으로 제공합니다.
소수점 자릿수가 많다고 실제 정확도가 높아지는 것은 아닙니다. 자료와 의사결정에 맞는 정밀도를 사용합니다.
단위와 기준 기간은 해석의 맥락이다.
예제로 적용하기
금액 100에 원·만원 표시가 없다. 문제는?
풀이와 판단 과정
결론: 단위가 모호하다.
같은 100도 단위에 따라 규모가 다릅니다.
4. 재현 가능한 구현
집계·시간대·결측·정렬·범주 순서를 기록합니다. 입력 정리와 시각 매핑을 나누면 다른 도구에서도 같은 결과를 재현하기 쉽습니다.
같은 차트 제목이라도 정의가 다르면 값이 다릅니다. 입력 버전과 코드를 함께 관리합니다.
입력과 집계 규칙이 재현에 중요하다.
예제로 적용하기
도구별 일일 매출이 다르다. 우선 비교할 것은?
풀이와 판단 과정
결론: 시간대·날짜 경계·취소 처리
집계 기준 차이가 수치 차이를 만들 수 있습니다.
5. 접근성과 대체 정보
작은 화면에는 스크롤·요약·대체표를 제공합니다. 대체 텍스트는 질문과 핵심 결과를 설명하고 파일명만 쓰지 않습니다.
호버만을 유일한 경로로 두지 않습니다. 터치·키보드와 색 외 단서로도 정보를 확인할 수 있어야 합니다.
정보는 호버와 색 하나에만 의존하지 않게 한다.
예제로 적용하기
모바일에서 호버해야 값이 보인다. 개선은?
풀이와 판단 과정
결론: 터치·키보드 상세와 대체표
입력 방식에 관계없는 정보 접근 경로가 필요합니다.
한눈에 비교하기
| 표현 | 적합한상황 | 주의 |
|---|---|---|
| 인코딩과 면적 | 반지름 2배는 면적 4배다. | 정의·전제·운영 사례를 함께 확인 |
| 색상 척도 | 발산형은 중심의 양방향 차이에 적합하다. | 정의·전제·운영 사례를 함께 확인 |
| 단위와 레이블 | 단위와 기준 기간은 해석의 맥락이다. | 정의·전제·운영 사례를 함께 확인 |
| 재현 가능한 구현 | 입력과 집계 규칙이 재현에 중요하다. | 정의·전제·운영 사례를 함께 확인 |
| 접근성과 대체 정보 | 정보는 호버와 색 하나에만 의존하지 않게 한다. | 정의·전제·운영 사례를 함께 확인 |
순서대로 풀어 보는 예제
100과 400을 원 면적으로 표현하면 면적비 1:4,반지름비 1:2입니다. 반지름 1:4는 면적 1:16으로 과장합니다. 정확한 비교가 목적이면 단순 막대가 더 적절할 수 있습니다.
작은 화면에서는 긴 라벨을 여러 줄로 표시하거나 세로 배치를 검토합니다. 핵심 결과를 본문과 대체표에도 남깁니다.
헷갈리는 문장 바로잡기
인코딩과 면적
잘못된 판단 반지름 2배는 면적 2배다.
올바른 판단: 반지름 2배는 면적 4배다.
색상 척도
잘못된 판단 명목범주는 반드시 밝기 순서다.
올바른 판단: 발산형은 중심의 양방향 차이에 적합하다.
단위와 레이블
잘못된 판단 소수점이 실제 오차를 줄인다.
올바른 판단: 단위와 기준 기간은 해석의 맥락이다.
재현 가능한 구현
잘못된 판단 제목만 같으면 정의도 같다.
올바른 판단: 입력과 집계 규칙이 재현에 중요하다.
접근성과 대체 정보
잘못된 판단 호버면 모든 환경에서 충분하다.
올바른 판단: 정보는 호버와 색 하나에만 의존하지 않게 한다.
이론을 정리했다면 같은 절의 객관식 문제에서 조건과 예외를 확인하세요. 정답을 고른 뒤에는 틀린 선택지가 왜 성립하지 않는지도 설명해 보세요.
차트의 숫자와 접근성을 검산하기
값 100과 400을 원의 면적으로 표시한다면 면적비 1:4,반지름비 1:2여야 합니다. 반지름을 1:4로 주면 면적비 1:16으로 차이를 과장합니다. 버블 크기 옵션이 면적·반지름 중 무엇을 조절하는지 도구 문서를 확인합니다.
양수·음수 증감은 0을 중심으로 발산형 색을 쓰고,명목 집단은 구별용 팔레트로 표시할 수 있습니다. 빨강·초록만으로 의미를 전달하면 색각 차이에 취약하므로 +·-부호,라벨,패턴을 함께 둡니다. 배경과 글자 대비도 확인합니다.
작은 화면에서 긴 라벨은 여러 줄 또는 세로형 배치로 표현합니다. 가로 표는 스크롤과 머리글을 유지하고 핵심 요약을 본문에 남깁니다. 숫자를 호버에서만 보여 주지 말고 터치·키보드로도 열 수 있게 하며 대체표를 제공합니다.
차트가 바뀌었을 때 원자료·집계식·정렬·시간대·필터를 추적할 수 있어야 합니다. 이미지 대체 텍스트에는 파일명보다 어떤 지표의 어느 기간 변화인지와 주요 결과를 설명합니다. 구현 품질은 디자인과 자료 검증을 함께 포함합니다.
| 검산 대상 | 올바른 기준 | 오류 예 |
|---|---|---|
| 버블 | 면적비 | 반지름을 값에 비례 |
| 색상 | 순서·중심 의미 | 범주에 임의 순위 |
| 표시 | 단위·분모 | 숫자만 배치 |
| 접근 | 여러 입력 경로 | 호버만 제공 |
핵심 개념 확인 — 객관식 5문제
설명을 읽은 뒤 아래 다섯 문항을 풀어 보세요. 정답을 고르고 틀린 선택지의 오류도 설명할 수 있으면 이 단원의 기준을 이해한 것입니다.
문제 1
시각화 디자인·구현·접근성에서 인코딩과 면적에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ① 반지름 2배는 면적 2배다.
- ② 반지름 2배는 면적 4배다.
- ③ 3D가 언제나 가장 정확하다.
- ④ 공통축은 무관하다.
정답과 해설 보기
정답 ②
값을 위치·길이·크기·색에 연결합니다. 공통축 위치와 길이는 정확한 비교에 유리한 경우가 많습니다. 원의 면적은 반지름의 제곱에 비례합니다. 반지름과 면적을 혼동하면 차이가 과장됩니다.3D와 원근 장식을 줄이고 목적에 맞게 단순화합니다.
반지름 2배는 면적 4배다.
문제 2
시각화 디자인·구현·접근성에서 색상 척도에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ① 명목범주는 반드시 밝기 순서다.
- ② 발산형은 중심의 양방향 차이에 적합하다.
- ③ 중심은 표시하면 안 된다.
- ④ 색 하나면 접근성 완료다.
정답과 해설 보기
정답 ②
범주형은 구별, 순차형은 크기, 발산형은 중심의 양방향 차이를 표현합니다.0 기준 증감에 발산형을 검토할 수 있습니다. 색만으로 구분하지 말고 라벨·패턴·선 종류도 사용합니다. 글자와 배경 대비를 확보합니다.
발산형은 중심의 양방향 차이에 적합하다.
문제 3
시각화 디자인·구현·접근성에서 단위와 레이블에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ① 소수점이 실제 오차를 줄인다.
- ② 겹쳐도 모두 표시한다.
- ③ 단위와 기준 기간은 해석의 맥락이다.
- ④ 축 이름은 무관하다.
정답과 해설 보기
정답 ③
단위·축 이름·기간·범례가 있어야 값을 해석합니다. 라벨 겹침을 줄이고 필요한 상세를 선택적으로 제공합니다. 소수점 자릿수가 많다고 실제 정확도가 높아지는 것은 아닙니다. 자료와 의사결정에 맞는 정밀도를 사용합니다.
단위와 기준 기간은 해석의 맥락이다.
문제 4
시각화 디자인·구현·접근성에서 재현 가능한 구현에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ① 제목만 같으면 정의도 같다.
- ② 범주 순서는 무관하다.
- ③ 입력과 집계 규칙이 재현에 중요하다.
- ④ 결측은 반드시 0이다.
정답과 해설 보기
정답 ③
집계·시간대·결측·정렬·범주 순서를 기록합니다. 입력 정리와 시각 매핑을 나누면 다른 도구에서도 같은 결과를 재현하기 쉽습니다. 같은 차트 제목이라도 정의가 다르면 값이 다릅니다. 입력 버전과 코드를 함께 관리합니다.
입력과 집계 규칙이 재현에 중요하다.
문제 5
시각화 디자인·구현·접근성에서 접근성과 대체 정보에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ① 대체 텍스트는 파일명만 쓴다.
- ② 호버면 모든 환경에서 충분하다.
- ③ 정보는 호버와 색 하나에만 의존하지 않게 한다.
- ④ 잘린 정보는 숨겨도 된다.
정답과 해설 보기
정답 ③
작은 화면에는 스크롤·요약·대체표를 제공합니다. 대체 텍스트는 질문과 핵심 결과를 설명하고 파일명만 쓰지 않습니다. 호버만을 유일한 경로로 두지 않습니다. 터치·키보드와 색 외 단서로도 정보를 확인할 수 있어야 합니다.
정보는 호버와 색 하나에만 의존하지 않게 한다.
범위 확인
2026년 학습 범위를 기준으로 구성했습니다. 시험 시행기관의 자격 안내·출제 기준에서 과목과 변경 공지를 확인할 수 있습니다.
ADP 전체 목차
과목별 이론
- 1과목 · 1장 1~3절 · 데이터·정보·데이터베이스의 이해
- 1과목 · 2장 1~5절 · 빅데이터 가치·활용·위험과 통제
- 1과목 · 3장 1~3절 · 데이터 사이언스·전략 인사이트
- 3과목 · 1장 1~4절 · 분석 기획·방법론·과제 발굴
- 3과목 · 2장 1~2절 · 분석 마스터플랜·거버넌스
- 4과목 · 1장 1~2절 · R 기초·자료 구조·데이터마트
- 4과목 · 1장 3절 · 결측값·이상값·스케일링·데이터 누수
- 4과목 · 2장 1절 · 기술통계·척도·분산·상관계수
- 4과목 · 2장 2절 · 확률·조건부확률·분포·표본분포
- 4과목 · 2장 2절 · 추정·신뢰구간·가설검정
- 4과목 · 2장 3절 · 회귀분석·회귀계수·모형 진단
- 4과목 · 2장 3절 · 다변량 분석·PCA·거리·요인분석
- 4과목 · 2장 4절 · 시계열·정상성·ARIMA·시계열 검증
- 4과목 · 3장 1~2절 · 분류분석·로지스틱·나무·앙상블
- 4과목 · 3장 3절 · 군집분석·K-means·계층·DBSCAN
- 4과목 · 3장 4절 · 연관분석·지지도·신뢰도·향상도
- 4과목 · 3장 1~2절 · 모형 평가·혼동행렬·교차검증
- 2과목 · 1장 1~5절 · ETL·CDC·EAI·데이터 통합
- 2과목 · 2장 1~3절 · 분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드
- 4과목 · 3장 2절 · SVM·신경망·고급 앙상블
- 4과목 · 4장 1~2절 · 텍스트 마이닝·TF-IDF·사회연결망
- 5과목 · 1장 1~3절 · 시각화 인사이트·탐색·분석·활용
- 5과목 · 2장 1~4절 · 시각화 디자인·구현·접근성
- 3과목 · 2장 2절 · 모형 해석·배포·모니터링·재학습
단원별 객관식
- 1과목 · 1장 1~3절 · 데이터·정보·데이터베이스의 이해
- 1과목 · 2장 1~5절 · 빅데이터 가치·활용·위험과 통제
- 1과목 · 3장 1~3절 · 데이터 사이언스·전략 인사이트
- 3과목 · 1장 1~4절 · 분석 기획·방법론·과제 발굴
- 3과목 · 2장 1~2절 · 분석 마스터플랜·거버넌스
- 4과목 · 1장 1~2절 · R 기초·자료 구조·데이터마트
- 4과목 · 1장 3절 · 결측값·이상값·스케일링·데이터 누수
- 4과목 · 2장 1절 · 기술통계·척도·분산·상관계수
- 4과목 · 2장 2절 · 확률·조건부확률·분포·표본분포
- 4과목 · 2장 2절 · 추정·신뢰구간·가설검정
- 4과목 · 2장 3절 · 회귀분석·회귀계수·모형 진단
- 4과목 · 2장 3절 · 다변량 분석·PCA·거리·요인분석
- 4과목 · 2장 4절 · 시계열·정상성·ARIMA·시계열 검증
- 4과목 · 3장 1~2절 · 분류분석·로지스틱·나무·앙상블
- 4과목 · 3장 3절 · 군집분석·K-means·계층·DBSCAN
- 4과목 · 3장 4절 · 연관분석·지지도·신뢰도·향상도
- 4과목 · 3장 1~2절 · 모형 평가·혼동행렬·교차검증
- 2과목 · 1장 1~5절 · ETL·CDC·EAI·데이터 통합
- 2과목 · 2장 1~3절 · 분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드
- 4과목 · 3장 2절 · SVM·신경망·고급 앙상블
- 4과목 · 4장 1~2절 · 텍스트 마이닝·TF-IDF·사회연결망
- 5과목 · 1장 1~3절 · 시각화 인사이트·탐색·분석·활용
- 5과목 · 2장 1~4절 · 시각화 디자인·구현·접근성
- 3과목 · 2장 2절 · 모형 해석·배포·모니터링·재학습
실습
- 작업형 실습 1 · 6작업 · 결측값 탐색·학습 기준 대체
- 작업형 실습 2 · 6작업 · IQR 이상값·상한 절단·영향 비교
- 작업형 실습 3 · 6작업 · 그룹 집계·결측 제외·결과 검산
- 작업형 실습 4 · 6작업 · 표준화·min-max·미래 범위
- 작업형 실습 5 · 6작업 · 대표값·분산·상관·단순 회귀 계산
- 작업형 실습 6 · 6작업 · 베이즈 확률·검사 결과 표
- 작업형 실습 7 · 6작업 · 작업형 3 대응표본 t검정·신뢰구간
- 작업형 실습 8 · 6작업 · 작업형 3 카이제곱 독립성·기대도수
- 작업형 실습 9 · 6작업 · 작업형 2 분류모형·전처리·제출파일
- 작업형 실습 10 · 6작업 · 작업형 2 회귀모형·오차·예측 제출
- 작업형 실습 11 · 6작업 · 군집·거리·중심·실루엣 비교
- 작업형 실습 12 · 6작업 · 시계열 차분·나이브·롤링 검증
- 작업형 실습 13 · 6작업 · PCA·표준화·설명분산·새 자료 변환
- 작업형 실습 14 · 6작업 · 장바구니 연관규칙·지지도·향상도
- 작업형 실습 15 · 6작업 · 작업형 3 OLS 회귀·계수 검정·잔차